摘要： NVIDIA Jetson平台在开发阶段常用JetPack（Ubuntu）系统，但其臃肿的桌面组件、不可控的升级机制及缺乏裁剪能力使其不适合量产。Buildroot虽轻量，但与Jetson闭源驱动生态不兼容，无法支持CUDA等核心功能。Yocto作为官方支持的方案（meta-tegra），提供高度可控的系统构建、可重现的镜像生成、安全增强及长期维护能力，是Jetson产品化的唯一合理选择，

本文探讨了Yocto在NVIDIA Jetson平台量产化中的必要性。Jetson作为AI边缘计算平台，开发阶段使用JetPack（Ubuntu）系统虽便利，但存在系统臃肿、安全不可控等问题，不适合量产。相比之下，Yocto能提供高度可控的系统构建方式，支持NVIDIA闭源驱动栈，具备可重现构建能力，满足安全增强、长期维护等产品化需求。文章对比了JetPack和Buildroot的局限性，强调Yo

本文探讨了Yocto在NVIDIA Jetson平台量产化中的必要性。Jetson作为AI边缘计算平台，开发阶段使用JetPack（Ubuntu）系统虽便利，但存在系统臃肿、安全不可控等问题，不适合量产。相比之下，Yocto能提供高度可控的系统构建方式，支持NVIDIA闭源驱动栈，具备可重现构建能力，满足安全增强、长期维护等产品化需求。文章对比了JetPack和Buildroot的局限性，强调Yo

摘要：本文对比嵌入式Linux构建工具Buildroot与Yocto在包管理系统的核心差异。Buildroot采用一次性固化构建，直接安装软件到rootfs，适合简单快速部署；Yocto支持.ipk/.deb/.rpm等包格式，提供运行时包管理功能，适用于需要动态升级的企业级应用。文章从原理、构建流程、行业应用等多维度分析，指出Buildroot优势在于轻量易用，而Yocto更适合复杂需求如OTA

本文系统整理了嵌入式与操作系统方向的技术面试要点，涵盖内存管理、系统权限、虚拟化、调试工具和外设通信等核心内容。详细解析了malloc内存分配机制、栈/堆差异、内核态/用户态切换原理，以及QEMU/KVM虚拟化技术。同时介绍了kernel panic处理、perf性能分析工具和STM32时钟架构等实用知识。通过进程初始化流程、缺页中断机制和Linux IPC等内容，全面剖析系统级开发的关键技术点，

寻志同道合之人，共同完成这本-Yocto项目实战教程：高效定制嵌入式Linux系统

本文介绍了基于YOLO11的实时目标检测系统实现，通过逐行解析代码详细讲解了模型加载、摄像头设置、视频录制、推理逻辑等核心环节。重点分析了置信度阈值(conf)对检测效果的影响，提供了不同场景下的参数设置建议。该系统可应用于机器人、智能监控等领域，代码简洁高效，适合教学演示和工程开发。文中还包含B站视频讲解和《Yocto项目实战教程》购买链接，方便读者深入学习。

本文深入解析Rockchip RK3588相机系统的全链路处理流程，从Sensor到用户态的完整路径。详细介绍了数据流（CSIS→ISP→ISPP→RKCIF）和控制流（RkAiq算法）的工作原理，重点分析了MIPI接收、ISP前处理、ISPP后处理等关键环节。文章提供了实战调试方法，包括验证ISP/ISPP/RkAiq是否正常工作的判断标准，以及RK3588+IMX585平台的配置示例。针对常见

读懂 YOLO() 如何加载不同格式模型理解 Predictor 如何驱动完整推理理解 Trainer 如何执行训练熟练切换任务类型（detect/seg/pose/obb）掌握模型导出 → ONNX → TensorRT 的完整流程构建自己的 YOLO 工程部署体系一个入口（YOLO），一个架构（Engine + NN），多后端（PT/ONNX/TRT）。📺B站视频讲解（Bilibili）📘

摘要： YOLO（You Only Look Once）因其实时性强、速度快的特点，成为Jetson系列平台（如Nano、Orin等）上AI部署的首选模型，广泛应用于自动驾驶、工业视觉等领域。Jetson的GPU和TensorRT引擎能显著加速YOLO推理，支持FP16/INT8优化提升性能。部署时，推荐通过PyTorch→ONNX→TensorRT链路转换模型，并优先选择YOLOv5/v8等版本